La pandemia de COVID-19 trajo consigo condiciones sociales y económicas sin precedentes, junto con respuestas políticas inesperadas, desafiando la efectividad de los enfoques tradicionales de pronóstico del mercado laboral. Este artículo presenta un enfoque novedoso que integra variables macroeconómicas, métricas tradicionales del mercado laboral y datos de búsqueda en Google para desarrollar un indicador basado en aprendizaje automático para el mercado laboral colombiano. Utilizamos máquinas de soporte vectorial para regresión y modelos de redes neuronales para pronosticar las tasas mensuales de empleo y desempleo, centrándonos explícitamente en la tercera ola de COVID-19 durante el primer semestre de 2021. Los hallazgos de nuestro estudio revelan que los modelos propuestos superan el modelo autoregresivo de referencia en términos de precisión de los pronósticos, demostrando una rápida adaptación a los cambios en el mercado laboral.